Для создания сложных алгоритмов разметки данных можно использовать разные языки программирования, некоторые из них:

• Python. 25 Популярный язык для работы с машинным обучением и искусственным интеллектом. 3 С его помощью пишут программы для машинного обучения, обрабатывают большие данные с помощью готовых библиотек и фреймворков, извлекают и собирают данные из разрозненных источников, визуализируют результаты анализа данных. 5
• R. 25 Специальный язык программирования для статистических вычислений. 2 Подходит для разработки алгоритмов ИИ, поскольку позволяет легко обрабатывать большие объёмы данных. 2
• Julia. 23 Динамически типизированный язык, который обеспечивает высокую производительность, приближённую к C++, но с удобством Python. 2 Подходит для численных методов, оптимизационных алгоритмов и обработки многомерных массивов данных. 2
• C++. 25 Один из самых быстрых языков программирования в мире. 5 Скорость важна там, где нужно быстро обрабатывать большие данные. 5
• Java. 35 Многофункциональный и кроссплатформенный язык, код на котором одинаково работает на мобильных устройствах, консолях или в системе умного дома. 3 На Java написано множество Big Data инструментов с открытым кодом, поэтому разработчики могут на их основе создавать собственные продукты для управления данными. 3
• Scala. 35 Способен быстро обрабатывать большие объёмы информации. 3 На Scala написан фреймворк Apache Spark, важный для машинного обучения и анализа больших данных. 3